! x) e) v- n" G% w8 s 6 F" i6 d( I5 E: J& I. T! z. }$ i
铁甲将军夜渡关
2 n6 ?7 h* M% h" [ 朝臣带漏五更寒 2 d/ J/ l1 c4 {' ]$ h2 u0 K% L# N) K1 E" q
山寺日高僧未起
* ^1 y# j: ]/ Y. j3 o: i 看来名利不如闲 啪!(醒木的声音) - E* R& s! |9 t% B+ U! ?8 E- }& {' @
一周没有更新了【吃瓜】 , ?/ M2 k& q: w+ \; s Y6 y$ G8 F
因为了小小的科(摸)研(鱼)任务
0 M9 y A9 f; A2 @; o 忙
& W) q0 X' Q ?; Y; |% J: F 都忙
+ K$ e9 v5 f; r% _ M 忙点好啊(主要是早上不起床)
8 m1 q9 `7 T' ?0 m: V- s. }& ?( I - @2 O: Z; Q& ?1 p0 k+ u! W8 G
我们在进行数据分析时,有一个非常重要的前期操作--数据预处理 8 n5 I# c$ L. N0 u. l) H% N, }
在学习机器学习算法时,为了更好的理解算法的基本思想 $ N2 p4 U5 R/ k0 B9 G7 Q
会用到处理过的很干净的数据集
: s% K7 H. k* h. t 而真实的数据中,多种多样的数据类型、输入的错误、数据的质量等等原因
7 N8 S3 C6 c8 o* l5 s3 K: Y 都可能导致无法匹配模型需求
* l+ j* Y+ `" e: n i& D: ] 这时候就需要进行数据预处理工作 $ `# h9 O; g- @* ]# ^
! f8 {2 J* v5 T) Q9 D: n 把不同规格的数据转为到统一规格就是无量纲化
4 \6 m# Q+ `. q4 ]% ~6 ^ 比如我们判断环境参数对浮游植物的影响
# A) [" a. `& p* J9 P! b V 22.9°的温度显然比0.044μmol/L的磷浓度有更大取值范围
$ Z5 O! H8 S* x. S 这会放大温度的影响效果
4 y- L- f5 K4 S1 F( H0 z 7 }9 G" S/ R( J
将数据收敛到[0,1]之间该过程就是数据归一化
4 ?- X% r4 l. V/ x+ E7 S 可以使用sklearn中preprocessing.MinMaxScaler来实现这个功能 % w ]4 }. d" S* e
归一化后的数据服从正态分布 - }& Q0 w* m2 I& b! V
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler 3 J% T' B& I+ `& I
. o4 ?) O. r/ I L! X# N) r. }& h
def mm():
8 B f, }5 n9 O5 x/ ^! I5 D3 ] """ - u2 @/ z: i" u5 `
归一化处理 , v; H3 z1 X2 `( Z( a4 D
""" , |0 ~& s8 T% n$ _) |( x
# 实例化MinMaxScaler函数,不填写 feature_range参数默认为0,1 7 i; m, H, l3 z1 K( i
mm = MinMaxScaler(feature_range=(2, 3)) 1 M- r, E* r6 h; o( U
H& p6 ^0 C4 p8 z! k/ R1 z) `% a
data = mm. fit_transform([[90,2,10,40],[60,4,15,45],[75,3,13,46]])
$ Q4 d# b1 R1 ^$ i4 w* D' V- W: g
print(data)
$ R/ B/ U, l1 S+ |. p/ |5 B4 r1 G! I4 R
return None 7 E% D0 B3 u0 m- S; C' t# x; L' t% u
6 s) \. M3 q5 Z" h. e if __name__ == "__main__":
9 q/ A5 R' N5 E( } mm()
, m. A0 B' l4 Y0 w7 Z/ V
/ `# w1 v3 \& T% t 数据标准化
# p: [3 F: [4 e" z# G6 `! C 标准化后的数据服从均值为0方差为1的正态分布 6 I; A/ @5 |+ ~/ m5 J n
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
0 c7 o" o9 K1 m0 f+ g" Y( G! _5 W) w( V7 U [
# x = x-mean/γ mean:平均值 γ: 标准差
. C" f4 x' D* K& J # 方差 = (x1-mean)²+(x2-mean)²+(xn-mean)² / n 标准差 = 方差开根号
5 I' M8 L D" f' e2 E& _. G6 K # 优点,不易受异常数据印象 3 s/ {8 a% q0 w
0 y' i; i4 K) ^$ E
# 一个目标变量由多个 特征变量影响,当一个特征变量很大时,影响程度更大,所以我们进行标准化,消除这样的影响 9 y A' i4 M/ ~( R
def stand():
& \$ v( M B/ d """ : D$ O4 |2 m2 X; o
标准化缩放
. H2 }9 R9 o7 i2 r9 E """
6 [2 @- Z( J, m2 U# S5 q# a std = StandardScaler() Q5 `2 O% n6 Y1 L" f! [
3 [0 Y& Z" @3 P1 h0 b& q: h pre_data = [[ 1000., -1., 3.],[ 2000., 4., 2.],[ 4000., 6., -1.]]
+ u! f6 s. ]' Y# q! y. |0 e8 Y
( M# F8 C9 j0 P data = std.fit_transform(pre_data)
* A. ~9 B% T/ f5 g print((1000-2000))
4 s/ t" u9 q. x9 T9 e print(pre_data) " ]; j" B" k2 K0 q" q
print(data)
: e0 ^4 U# a6 \. ~7 n. `6 U# L. T4 l% ?+ }2 _+ K
return None
7 r4 X+ ] P" Y8 U9 X8 E6 @- H/ Q. b3 S) _
if __name__ == "__main__":
% G$ I- S4 ^% T3 n/ R: Z* z stand() ( @& l. E6 Q9 a# U/ ^: [$ f
0 ^* }( ?& I8 j* H8 `
1 t& x& ]5 E& K! M0 J# l, y, l' U 关注我【生物海洋计算机支线】,获得更多生物海洋学,数据处理,作图等相关知识& W* O& l" ]4 y0 X* c. o @
" T, b7 Q( j$ t5 |8 V$ a+ T! ~6 Q# f& l# r
! h: [, M% T+ n7 I$ t7 r8 o/ |+ b1 ^9 X D. @ g
( u$ `1 i, J0 m |